tech-upd-recommender 0.4.0

Open-source CLI utility for local dependency analysis with AI-powered update recommendations.

Tech Update Recommender

Tech Update Recommender — open-source CLI-утилита для локального анализа зависимостей проекта. Она находит application-level зависимости через Syft, проверяет их версии и известные уязвимости через deps.dev, и опционально генерирует AI-рекомендации по обновлению через LiteLLM.

Ключевые возможности:

• Локально, без отправки исходного кода на сервер.
• Поддержка ecosystem'ов npm, PyPI, Maven, Go, Cargo, RubyGems, NuGet.
• Кеш ответов deps.dev (SQLite, TTL 1 час) — повторные запуски быстрые.
• Несколько форматов вывода: table (rich), json, markdown.
• Выбор LLM-провайдера через LiteLLM (OpenAI / Anthropic / Gemini / Yandex Cloud / Ollama и любые OpenAI-совместимые API).

Установка

Требует Python 3.11+.

# Из PyPI:
pip install tech-upd-recommender

# или через pipx:
pipx install tech-upd-recommender

# Из исходников (для разработки):
pip install -e ".[dev]"

Все зависимости (включая LiteLLM для AI-рекомендаций) ставятся автоматически.

Установка Syft

Syft нужно ставить отдельно — это системный инструмент для сканирования зависимостей.

# macOS:
brew install syft

# Linux / любой UNIX (официальный установщик):
curl -sSfL https://raw.githubusercontent.com/anchore/syft/main/install.sh | sh -s -- -b /usr/local/bin

Если syft установлен в нестандартное место — передайте путь через --syft-path или поле syft.path в ~/.tech-update-recommender.yaml.

Quickstart

# 1. Простой отчёт по фактам (без LLM):
tech-upd-recommender scan ./my-project

# 2. Полный отчёт с AI-рекомендациями (Gemini):
tech-upd-recommender scan ./my-project --mode full \
    --llm-model gemini/gemini-2.0-flash

# 3. С OpenAI-совместимым провайдером (Yandex Cloud, DeepSeek и т.п.):
#    Создайте .env в корне проекта:
#      OPENAI_API_BASE=https://ai.api.cloud.yandex.net/v1
#      OPENAI_API_KEY=ваш_ключ
tech-upd-recommender scan ./my-project --mode full \
    --llm-model "openai/gpt://folder_id/model_name"

# 4. JSON в файл:
tech-upd-recommender scan ./my-project --output json --save out.json

# 5. Указать лимит контекста для больших проектов:
tech-upd-recommender scan ./my-project --mode full \
    --llm-model gemini/gemini-2.0-flash --max-context-tokens 32000

Режимы работы

Режим	Что делает
report	(default) только факты: версии, дельты semver, advisories.
advice	только AI-рекомендации (без таблицы фактов в LLM-секции — но summary остаётся).
full	факты + AI-рекомендации.

Режимы advice и full требуют указать LLM-модель (через CLI-аргумент, env var или конфиг). Без модели будет ошибка конфигурации (exit code 5) с подсказкой что делать.

Флаг --no-llm принудительно понижает режим до report — удобно, если конфиг по умолчанию содержит модель, но прямо сейчас не хочется дёргать API.

В режимах advice и full отчёт выводится в консоль и автоматически сохраняется в файл tech-upd-report.md в текущей директории. Можно указать другой путь через --save my-report.md.

--max-context-tokens

Управляет размером промпта, отправляемого в LLM (по умолчанию 8000). Для больших проектов увеличьте до контекстного окна модели:

Модель	Макс. контекст
gemini/gemini-2.0-flash	1 048 576
openai/gpt-4o	128 000
claude-sonnet-4-20250514	200 000
openai/deepseek-chat	64 000

На практике 32 000–64 000 хватает для большинства проектов.

Конфигурационный файл

Путь по умолчанию: ~/.tech-update-recommender.yaml. Файл опционален — при отсутствии используются значения по умолчанию.

llm:
  model: "gemini/gemini-2.0-flash"
  max_context_tokens: 8000

cache:
  enabled: true
  ttl_seconds: 3600
  path: "~/.cache/tech-update-recommender/"

API-ключи лучше держать в env vars, а не в файле. Если всё-таки храните в файле — chmod 600 ~/.tech-update-recommender.yaml.

Переменные окружения

Переменная	Что задаёт
TUR_LLM_MODEL	Имя LLM-модели (как --llm-model).
TUR_LLM_API_KEY	Универсальный API-ключ.
OPENAI_API_KEY	API-ключ для OpenAI-совместимых провайдеров.
OPENAI_API_BASE	URL эндпоинта для OpenAI-совместимых провайдеров (Yandex Cloud, DeepSeek и др.).
ANTHROPIC_API_KEY	API-ключ Anthropic.
GEMINI_API_KEY	API-ключ Google Gemini.
TUR_SYFT_PATH	Путь к бинарнику syft (как --syft-path).

Каскад приоритетов значений (от высшего к низшему): CLI > env vars > ~/.tech-update-recommender.yaml > дефолты.

Поддерживаемые экосистемы

Экосистема	Примеры файлов зависимостей
npm	package.json, package-lock.json
pypi	requirements.txt, pyproject.toml, Pipfile
maven	pom.xml
golang	go.mod, go.sum
cargo	Cargo.toml, Cargo.lock
gem (RubyGems)	Gemfile, Gemfile.lock
nuget	*.csproj, packages.config

Системные пакеты (deb, apk, rpm и т.п.), найденные Syft, не проверяются — они показываются отдельной секцией «Не проверено через deps.dev» (это ограничение API deps.dev).

Коды возврата

Код	Значение
0	Успех.
1	Любая прочая ошибка (с подсказкой использовать --verbose).
2	Ошибка Syft (SyftError).
3	Ошибка deps.dev (DepsDevError).
4	Ошибка LLM (LLMError и его подклассы).
5	Ошибка конфигурации (ConfigError).
130	Отменено пользователем (Ctrl+C).

Разработка

# Установить с dev-зависимостями:
pip install -e ".[dev]"

# Тесты:
pytest -q

# Линтер:
ruff check .
ruff format --check .

Лицензия

MIT — см. файл LICENSE.